Trois thèmes clés pour inciter les investisseurs à passer à l’action

• L’intelligence artificielle (IA) : du concept à la commercialisation Les opérations liées à l’IA ne font que commencer; l’adoption de l’IA par les entreprises, le calcul accéléré et le matériel de pointe devraient occuper le devant de la scène en 2024.
• Une nouvelle ère d’innovations : Des valorisations attrayantes, des avancées possibles en neurosciences et des soins de santé axés sur l’IA sont susceptibles d’offrir un point d’entrée intéressant.
• La restructuration de la mondialisation: La fragmentation géopolitique accrue suscite un redoublement de la réorientation des chaînes d’approvisionnement qui crée des gagnants et des perdants parmi les marchés émergents

Dans l’actuel contexte d’intensification de la volatilité sur le marché et de « court terme», les tendances structurelles à long terme assorties de catalyseurs à court terme pourraient se révéler déterminantes pour la génération de rendements supérieurs. L’incertitude macroéconomique a donné lieu à des changements d’humeur et provoqué des rotations entre les différents facteurs, secteurs et pays. Certains secteurs sont sous-estimés sans que soient reconnues de façon appropriée les entreprises à la pointe de l’innovation ou qui favorisent les changements structurels. La sous-estimation des nuances par le marché est exacerbée par les liquidités limitées, ce qui amplifie les fluctuations à la hausse et à la baisse du marché.

Un contexte d’incertitude n’est pas synonyme d’absence d’occasions. Selon nous, la volatilité macroéconomique pourrait se traduire par une divergence du rendement des titres. Nous avons observé un phénomène comparable en 2023 : les titres liés à l’IA ont surpassé l’ensemble du secteur technologique.

Au Canada et aux États-Unis, les liquidités sur la touche atteignent 6 000 milliards de dollars américains en raison du niveau record des taux à court terme¹. Cette situation a incité de nombreux investisseurs à bouder les actions. Nous repérons toutefois des segments du marché – certains thèmes – où le fait de profiter des écarts pourrait se révéler préférable au fait de miser sur les liquidités ou d’autres actifs. Il faut de la granularité et de la souplesse pour tirer parti de cette situation. Les investisseurs doivent exiger une meilleure rémunération pour les risques liés aux actions; ils peuvent atteindre cette barre plus élevée en faisant preuve de précision en ce qui concerne les occasions ciblées.

Nos perspectives pour 2024 portent sur la croissance de l’IA, les innovations médicales sous-estimées en raison des revenus actuels et les pays – comme le Mexique et l’Inde – susceptibles de profiter de la restructuration de la mondialisation.

En 2023, l’intelligence artificielle a fait irruption sur la scène, mais nous croyons que son adoption ne fait que commencer. Au cours de la prochaine année, l’adoption de l’IA par les entreprises et l’intégration des produits progresseront rapidement; l’IA multimodale se rapprochera de la réalité; et les occasions liées au matériel prendront de l’ampleur et iront au-delà des unités de traitement graphique (GPU).

Parmi les hauts dirigeants, 70 % augmenteront les ressources en IA en 2024, et la réduction des coûts sera le principal facteur d’adoption², notamment pour l’analyse de dossiers juridiques, l’automatisation de tâches répétitives comme la paperasse dans les soins de santé, et le traitement du service à la clientèle. À moyen terme, nous prévoyons une augmentation des revenus attribuable à l’intégration de l’IA dans les produits existants. La solution Microsoft Office 365 Copilot nous en donne déjà un aperçu.

Nous croyons qu’en 2024, la plus grande partie des dépenses en immobilisations sera consacrée au calcul accéléré, l’utilisation de matériel spécialisé pour accélérer le traitement – et fréquemment le traitement parallèle qui regroupe les tâches fréquentes. Les unités de traitement graphique (GPU) représentent les accélérateurs les plus fréquemment utilisés. Le calcul accéléré est rapide, rentable et écoénergétique. Un seul nœud GPU peut surpasser de 33 % un groupe de 16 nœuds d’unités centrales de traitement (CPU), tout en réduisant les coûts de calcul de 70 %³. Les GPU offrent également une efficacité énergétique 42 fois supérieure à celle des CPU pour l’inférence dans l’IA⁴.

Nous observons déjà des exemples d’IA multimodale, soit une IA générative capable de traiter simultanément des données en modes multiples – texte, audio, vidéo, etc. Les utilisateurs de ChatGPT sont en mesure non seulement de communiquer à l’aide de ce modèle grâce à des textes, mais aussi télécharger des images et des messages vocaux. D’autres modalités sont attendues, notamment la capacité de générer des modèles tridimensionnels de qualité élevée à partir de descriptions textuelles et même de créer des jeux vidéos et des films complets.

L’intelligence artificielle transforme aussi le monde des placements. Comme le souligne Jeff Shen, co-chef des placements et co-chef, Actions actives systématiques à BlackRock : « L’intelligence artificielle est à la fois un secteur possible pour l’allocation de capitaux et un nouvel outil de placement. On peut l’utiliser pour extraire des points de vue de placement de données textuelles non structurées ou au niveau du portefeuille pour optimiser la combinaison d’indicateurs pour des résultats de placement ciblés. Nous considérons que l’investisseur qui tirera parti de l’IA et combinera les mégadonnées et les mégamodèles aux points de vue humains représente l’avenir de la gestion d’actifs. »

L’inférence – dans le cadre de laquelle les modèles d’IA génèrent des résultats uniques en fonction de nouvelles données à saisir – représente le prochain défi pour l’IA générative. Elle vise l’utilisation rapide et efficace des connaissances acquises. Elle représente la différence entre l’apprentissage en classe de la façon de résoudre de nouveaux problèmes de mathématique (formation) et la résolution par vous-même d’une liste de problèmes de mathématique (inférence). Si les GPU jouent un rôle important dans l’apprentissage des modèles d’IA, ils ne représentent pas les outils les plus efficaces dans le cas de l’inférence. Ce sont les CPU qui jouent le rôle le plus déterminant, de même que les circuits intégrés propres à une application (ASIC). Le matériel de mise en réseau est aussi essentiel pour un transfert rapide de données entre les serveurs assurant le fonctionnement des modèles d’IA générative et les appareils, comme le sont les puces de gestion d’alimentation pour l’efficacité énergétique. Les disques à circuits intégrés (SSD) à rendement élevé revêtiront aussi une importance croissante dans le cadre de l’IA. Par conséquent, nous croyons que le rendement, tout d’abord concentré parmi les fabricants de GPU, s’élargira pour englober un éventail plus vaste de fabricants de semi-conducteurs et de matériel.

Les systèmes d’IA seront de plus en plus tributaires des renseignements personnels et d’entreprise. L’amélioration de la protection numérique revêt donc une importance croissante. L’IA pourrait représenter un outil puissant pour se protéger. Les algorithmes d’apprentissage machine peuvent analyser de vastes ensembles de données afin de repérer des anomalies et de possibles atteintes à la sécurité en temps réel. Et la détection de menaces axée sur l’IA peut reconnaître des comportements malveillants que les analystes humains pourraient ne pas délecter.

En 2023, le marché a désigné les sociétés technologiques à mégacapitalisation comme étant les « grandes gagnantes en matière d’IA », et les « sept magnifiques » ont inscrit un rendement moyen de 81 % depuis le début de l’année⁵, devançant largement l’indice NYSE FactSet Global Robotics and Artificial Intelligence, en hausse de 13 % en cumul annuel⁶. Cette situation pourrait procurer une marge de manœuvre aux investisseurs qui souhaitent tirer parti de l’adoption par les entreprises et des produits, des progrès multimodaux et des occasions élargies liées au matériel. Nous sommes d’avis que les sociétés à faible et moyenne capitalisation pourraient intéresser les investisseurs au cours de la prochaine année, ceux-ci recherchant les sociétés liées à l’IA dont les valorisations semblent attrayantes. Et les valorisations actuelles demeurent raisonnables; en effet, l’indice NYSE FactSet Global Robotics and Artificial Intelligence se négocie selon un ratio cours/bénéfice de 19,7, soit un ratio inférieur à celui de l’indice S&P 500 des technologies de l’information (29,0)⁷ . Le ratio cours/bénéfice mesure le rapport entre le cours du titre d’une entreprise et son bénéfice par action (BPA). Autrement dit, bon nombre de titres liés à l’intelligence artificielle, outre les quelques-uns déjà désignés comme « magnifiques », sont sous-évalués par rapport aux sociétés à mégacapitalisation et à l’ensemble du secteur technologique

Les percées récentes dans le traitement de la maladie d’Alzheimer, combinées aux progrès dans les soins de santé axés sur l’IA et la technologie médicale, pourraient révolutionner la médecine. Les investisseurs qui accordent une importance exagérée au revenu actuel et qui ignorent l’effet combiné de l’innovation et de valorisations attrayantes pourraient rater des occasions en matière de neurosciences et de biotechnologies.

Aux États-Unis, la situation démographique atteint un point d’inflexion : en effet, le nombre de personnes qui atteignent l’âge traditionnel de la retraite⁸ n’a jamais été aussi élevé, tandis que la proportion des Américains de 65 ans et plus dépasse celle des jeunes de moins de 15 ans pour la première fois⁹.

À mesure que s’accroît la population âgée de 65 ans et plus, il en va de même avec le nombre d’Américains aux prises avec des maladies liées à l’âge : le fait de vivre plus longtemps et en meilleure santé représente une victoire spectaculaire pour la société, mais il se traduit aussi par une plus forte prévalence des maladies liées à l’âge, comme la démence et le cancer. Par ailleurs, les progrès dans la lutte contre l’obésité devraient aussi se traduire par une vie plus longue.

En 2023, aux États-Unis, un aîné sur neuf est aux prises avec la maladie d’Alzheimer, et cette proportion est appelée à doubler¹⁰. Le lecanemab, qui a été entièrement approuvé en juillet 2023, est le premier médicament qui ralentit la progression de l’Alzheimer¹¹. Le donanemab, un autre médicament contre cette même maladie, a donné des résultats remarquables lors d’essais de phase 3 en réduisant de 60 % les symptômes précoces de la maladie d’Alzheimer¹². Puisque les analystes prévoient que ces deux médicaments enregistreront des ventes énormes, l’élaboration d’autres traitements s’accélère et ceux-ci font l’objet d’essais en vue d’être commercialisés dès 2024.

Des percées sont aussi réalisées dans les traitements contre l’obésité. Erin Xie, chef de l’équipe des sciences de santé au sein du groupe des actions actives de BlackRock, fait valoir qu’en ce qui concerne le traitement de l’obésité, « des décennies de recherche en génomique portent désormais leurs fruits et procurent une meilleure compréhension des causes fondamentales de maladies ainsi qu’une nouvelle vague de médicaments ». Selon notre analyste, les nouveaux traitements qui favorisent la perte de poids pourraient ajouter 100 G$ US de revenus au marché des médicaments d’ordonnance, dont la valeur actuelle atteint 1 500 milliards de dollars américains¹³.

Les neurosciences, la génomique ainsi que les biotechnologies dans leur ensemble devraient être particulièrement favorisées par l’adoption de l’IA. Les modèles d’IA feront le tri d’énormes quantités de données de santé, comme des renseignements provenant d’études cliniques, de cartographies cérébrales et de la génétique – et les analyseront beaucoup plus rapidement que les humains. La valeur du marché des soins de santé axés sur l’IA, qui s’établissait à 9 G$ US en 2022, devrait s’envoler à 188 G$ US en 2031¹⁴.

1. Cartographie cérébrale et génétique : Les scientifiques viennent tout juste d’utiliser l’IA pour cartographier les 150 000 neurones du cerveau de la mouche à fruit : il s’agit de la première cartographie complète du cerveau d’un animal adulte¹⁵. L’IA accélère de 50 à 100 fois les processus de traçage des voies neuronales¹⁶. Les scientifiques sont enfin en mesure de cartographier les 200 milliards de cellules et les 86 milliards de neurones à ramifications du cerveau humain, créant des atlas détaillés des cellules¹⁷. Et nous améliorons rapidement notre compréhension d’un vaste éventail de maladies neurodégénératives, de neurotraumatismes et d’états neuropsychiatriques, de sorte que nous pourrons améliorer grandement les diagnostics et les traitements.
2. Découverte de médicaments : La commercialisation d’un nouveau médicament, en tenant compte des échecs, coûte actuellement environ 2,5 G$ US¹⁸. Le processus prend de 12 à 15 ans en moyenne, la probabilité de découvrir un nouveau médicament est de 35 % et le taux de succès en ce qui concerne l’approbation réglementaire après les essais de phase 1, de 9 % à 14 %¹⁹. D’ici 2025, plus de 30 % des nouveaux médicaments devraient être découverts grâce aux techniques d’IA génératives, ce qui pourrait représenter pour les sociétés de biotechnologie des gains de temps et des économies de coûts de 25 % à 50 %, de la découverte à la phase préclinique²⁰.

Les titres des soins de santé, en particulier ceux qui sont liés aux innovations médicales, ont éprouvé des difficultés en 2023 en raison du contexte restrictif en matière de capital. Cette situation pourrait représenter un point d’entrée intéressant pour les investisseurs axés sur les thèmes des avancées assortis de faibles valorisations

En 2016, BlackRock a cerné les tendances qui transformaient le monde : celles-ci englobaient la technologie, la situation démographique, le climat et l’urbanisation. En 2023, nous en avons ajouté une autre que nous surveillons de près et qui prenait de l’ampleur depuis un certain temps : la fragmentation géopolitique et la concurrence économique.

Autrement dit, la mondialisation – un moteur fondamental des marchés depuis près de 80 ans – subit d’importantes transformations.

Une conséquence de la restructuration des échanges commerciaux est que la production se déplace vers des régions où les coûts sont plus élevés, pas seulement au Canada, aux États-Unis, en Europe occidentale et au Japon, mais aussi vers des pays « proches » ou « amis » où les coûts sont moins élevés que dans les pays développés, mais plus élevés que dans la plus grande partie de l’Asie. Linus Franngard, gestionnaire de portefeuille principal de l’équipe des actions systématiques de BlackRock, souligne le fait que « la pression exercée pour prouver la fiabilité incite les entreprises américaines à réévaluer l’approvisionnement mondial et l’accès à la clientèle, en particulier dans des domaines critiques comme la technologie. Les projets de rapatriement et de délocalisation dans un pays proche pourraient s’étaler sur plusieurs années, mais les chocs sur les cours boursiers se feront sentir beaucoup plus tôt. »

Le Mexique est l’exemple paradigmatique de pays proche ou ami vers lequel délocaliser la production : il partage une frontière avec les États-Unis, et le coût moins élevé de sa main-d’œuvre qualifiée fait que ce pays est intéressant pour les entreprises qui délocalisent leurs activités de fabrication dans un pays proche du leur. Le Mexique tire aussi parti de l’Accord Canada–États-Unis–Mexique (ACEUM), un accord de libre-échange qui élimine les tarifs douaniers dans l’ensemble de l’Amérique du Nord. Contre toute attente, puisque le déplacement des emplois vers le Mexique représente un phénomène récent qui s’accélère, les valorisations des actions mexicaines sont inférieures aux moyennes historiques pour les périodes d’un an et de trois ans, et ces actions se négocient à escompte par rapport aux marchés émergents dans leur ensemble²¹.